推广过程中，团队还收集各团队的应用反馈，发现部分团队需评估 “雷达卫星图像”（非可见光 / 红外），遂补充 “雷达图像量化指标”（如回波强度标准差、目标雷达截面识别率），更新标准流程，拓展评估范围；同时，将量化软件升级为 “多波段版本”，支持可见光、红外、雷达图像的分析，提升通用性。
1980 年，团队基于量化分析数据，推动 “干扰与伪装技术迭代优化”—— 通过对 3 年次干扰演练的量化数据进行统计，识别技术短板，针对性改进设备参数与方案设计。负责优化的何技术员，整理数据发现：边缘区域分辨率始终比核心区域高 0.5-0.8 米（未达 3 米），主要因干扰信号强度不足；热伪装错误率在冬季（环境温度低）比夏季低 3-5%，因假目标与环境温差更明显。
针对边缘区域干扰不足，何技术员调整干扰机部署方案：在边缘区域增设 4 台低功率干扰机（型号 J-103），提升信号强度；优化后演练显示，边缘区域分辨率从 2.8 米升至 3.2 米，达标；同时，将干扰机功率调节参数纳入量化分析模型，可根据目标区域大小自动计算所需干扰机数量与位置，避免资源浪费。
针对冬季热伪装效果下降，团队优化热信号发生器的温度参数：冬季将假目标的温度梯度提高 5-8c（如反应堆芯模拟温度从 300c升至 308c），增大与环境温差的模拟逼真度；优化后冬季热伪装识别错误率从 73% 升至 78%，与夏季效果一致；相关参数调整方法被纳入《热信号发生器操作手册》，指导不同季节的伪装设置。
技术迭代后，最新一次演练的量化数据显示：关键区域分辨率 3.4 米，模糊度 σ=42，热伪装识别错误率 79%，综合评分分（优秀）；与 3 年前首次演练（分辨率 2.9 米、错误率 72%、评分分）相比，技术效果显着提升，量化分析的 “数据驱动优化” 作用充分体现。
1980 年代后，效果评估量化分析体系随技术发展持续演进 —— 量化软件升级为 “AI 智能分析系统”（可自动识别目标、计算指标、生成优化建议），指标体系拓展至 “多光谱图像评估”（如紫外、微波波段），但 “基准采集 - 数据测量 - 偏差修正 - 综合评估” 的核心逻辑始终未变。陈技术员、李工程师、王技术员等设计者们奠定的量化框架，成为后续干扰伪装效果评估的通用标准，其影响力逐步从核设施防护延伸至军事、航空航天等更多领域。
在技术传承上，后续团队将 “多因素偏差修正模型” 升级为 “机器学习修正模型”，通过训练大量卫星图像数据，自动识别气象、轨道、设备等干扰因素，修正精度提升至 98%；量化指标新增 “干扰持续性评估”（如干扰信号持续稳定时间）、“伪装时效性评估”（如热伪装目标保持逼真度的时长），覆盖全周期效果。
应用场景拓展方面，该体系被用于 “机场跑道干扰伪装评估”：量化分析干扰前后跑道图像的模糊度（σ 从升至 35）、跑道标识分辨率（从 1 米降至 4 米）、假跑道热伪装错误率（80%），验证干扰伪装对敌方侦察的欺骗效果；在 “舰船伪装评估” 中，通过量化雷达回波强度偏差（干扰后偏差率 75%），判断舰船伪装的雷达隐身效果。
到 1990 年代，该体系的核心内容被整理成《干扰伪装效果量化评估国家标准》，其中 “模糊度计算方法”“分辨率测量规范”“错误率统计标准” 等内容，成为行业通用技术依据。那些源于 1970 年代的量化分析经验，在技术迭代中不断焕新，始终为干扰伪装技术的发展提供 “精准数据、科学判断” 的支撑，推动相关领域从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。
历史补充与证据
技术演进轨迹：效果评估量化分析技术从 “定性描述（1970 年代初，判断差异率 40%）”→“基础指标定义（1973 年，误差≤5%）”→“基准数据采集（1974 年，校验误差≤10%）”→“偏差修正模型（1976 年，修正后误差≤3%）”→“综合分析模型（1977 年，评分误差≤2%）”→“实战验证（1978 年，实战与模拟误差≤5%）”→“AI 智能评估（1980 年代后，自动识别率 95%）”，核心逻辑是 “从‘主观模糊’到‘客观精准’再到‘智能高效’”，每一步升级均围绕 “消除误差、拓展范围、提升效率” 展开，与干扰伪装技术的实战需求深度匹配。
关键技术突破：一是 “量化指标体系构建”，明确模糊度（灰度标准差）、分辨率（最小可识别尺寸）、错误率（误判占比）的科学定义与测量方法，解决 “无法量化” 的核心问题；二是 “多因素偏差修正模型”，纳入气象、轨道、设备等修正因子，将评估误差从 8% 降至 3%；三是 “综合分析模型”，整合多指标形成评分体系，实现 “一键